本文详细分享了minimax大模型算法岗面试经验，包括一面和二面的技术问题。一面涵盖项目介绍、大模型结构差异、位置编码、预训练推理流程、超长上下文处理等；二面深入探讨GLM与GPT区别、P-tuning与IoRA原理、DPO与PPO算法对比、模型评估与减少幻觉方法等。同时推荐知识星球平台，提供大厂面试题库和学习资源，助力求职者充分准备。

面了 minimax 大模型算法岗，问的贼细！

是时候准备实习和面试了。

不同以往的是，当前职场已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。

最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。

面试题涉及项目、论文、八股都会问到，难度中规中矩，想找大模型方向的同学可以了解下，有什么问题欢迎评论区交流

后续我会继续分享同学们的面试经验，希望能够帮助大家拿下满意的 offer

一面

1. 自我介绍和项目介绍
2. 介绍一下了解的大模型有哪些，这些模型在结构上有什么差异
3. 说一下大模型常用的位置编码有哪些，各有什么优缺点
4. 介绍一下大模型的预训练后训练以及推理是怎么做的，并且详细问了 RLHF 的做法，包括 PPO 算法的原理，以及 DPO 和 PPO 的区别
5. 大模型的超长上下文是怎么做的，比如说 KIMI
6. 大模型智能体是怎么工作的，有哪些组件
7. 场景题：如何训练一个大模型，可以做到精确的提取摘要
8. 代码：股票的四个题

• 121. 买卖股票的最佳时机
• 122. 买卖股票的最佳时机 II
• 123. 买卖股票的最佳时机 III
• 188. 买卖股票的最佳时机 IV

二面

1. 自我介绍
2. 深挖项目(RAG、BERT等)
3. glm 和 gpt的区别
4. Ptuning和iora原理
5. DPO和PPO原理，他们在数据选择上有什么不同
6. iora怎么调用
7. 如何评估大模型效果
8. 知道什么大模型减少幻觉的方法
9. 模型可控性如何实现，怎么保证可控性，有没有出现幻觉问题，怎么解决的
10. 一道笔试题：象棋格子跳转
11. 反问

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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